數據挖掘什麼時候可以出成績

⑴ 什麼是數據挖掘，或數據挖掘的過程是什麼

1.1 數據挖掘的興起

1.1.1 數據豐富與知識匱乏

整個知識發現過程是由若乾重要步驟組成（數據挖掘只是其中一個重要步驟）：

1）數據清洗：清除數據雜訊和與挖掘主題明顯無關的數據

2）數據集成：將來自多數據源中的相關數據組合到一起

3）數據轉換：將數據轉換為易於進行數據挖掘的數據存儲形式

4）數據挖掘：它是知識挖掘的一個重要步驟，其作用是利用智能方法挖掘數據模式或規律知識

5）模式評估：其作用是根據一定評估標准從挖掘結果篩選出有意義的模式知識

6）知識表示：其作用是利用可視化和知識表達技術，向用戶展示所挖掘出的相關知識

1.1.4 數據挖掘解決的商業問題（案例）

• 客戶行為分析

• 客戶流失分析

• 交叉銷售

• 欺詐檢測

• 風險管理

• 客戶細分

• 廣告定位

• 市場和趨勢分析

⑵ 數據挖掘與數據分析的區別是什麼

數據挖掘與數據分析的區別如下：

1、數據挖掘
數據挖掘是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。
2、數據分析
數據分析是對數據的一種操作手段，或者演算法。目標是針對先驗的約束，對數據進行整理、篩選、加工，由此得到信息。數據挖掘，是對數據分析手段後的信息，進行價值化的分析。而數據分析和數據挖掘，可遞歸。就是數據分析的結果是信息，這些信息作為數據，由數據去挖掘。而數據挖掘，又使用了數據分析的手段，周而復始。由此可見，數據分析與數據挖掘的區別是很明顯。
3、兩者的具體區別在於：
數據量上：數據分析的數據量可能並不大，而數據挖掘的數據量極大。
約束上：數據分析是從一個假設出發，需要自行建立方程或模型來與假設吻合，而數據挖掘不需要假設，可以自動建立方程。
對象上：數據分析往往是針對數字化的數據，而數據挖掘能夠採用不同類型的數據，比如聲音，文本等。
結果上：數據分析對結果進行解釋，呈現出有效信息，數據挖掘的結果不容易解釋，對信息進行價值評估，著眼於預測未來，並提出決策性建議。

想要了解更多關於數據分析的相關信息，推薦選擇十方融海。十方融海作為技術創新型企業，堅持源頭核心技術創新，為用戶提供聽得懂、學得會、用得上的產品。該機構的解決方案和社會價值獲得了主流媒體報道，與廈門大學、深圳大學、華南理工大學等高校達成校企合作，探索產教融合、成人教育新模式。用科技推動教育改革，讓教育創造美好生活。十方融海專注於職場教育領域，旨在讓學員掌握數據分析、職場寫作等的核心技能，助力職場人早日實現升職加薪。

⑶ 數據挖掘的應用場景都有哪些

1.教育領域

數據挖掘技術的應用已經滲入到教育教學的各個方面，如支持教育科學決策、實施個性化教育、對學生的學業成績進行評估等。數據挖掘的實際應用逐漸突破了傳統的教學模式，改善了教學效果，促進了教學質量的提升。

2.風控領域

數據挖掘作為深層次的數據信息分析方法，能夠對各種因素之間隱藏的內在聯系進行全面分析。目前在風控領域可應用於信貸風險評估、交易欺詐識別、黑產防範及消費信貸四個方面，通過風險預警，可以讓風險管理者提前做好准備，從而為決策提供參考信息。

3.醫療領域

目前，醫院已經積累了涵蓋患者、費用、葯物以及相關管理信息等數據資源，數量龐大且類型復雜。數據挖掘技術則能夠幫助醫院從中提取出有價值的信息，滿足醫療服務各個環節的需求。其在醫療成本的預測和控制、慢性疾病的預警、醫療信息質量管理等方面，都起到了明顯的正向作用。

關於數據挖掘的應用場景都有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑷ 什麼是數據挖掘

數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘流程：

• 定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。

• 數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。

• 數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。

• 結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。